编者按： 当你面对需要高质量逆向推理能力的应用场景时，传统大语言模型是否让你感到力不从心？在诗歌逆向补全、逻辑逆向推导等任务中，为什么即使是 GPT-4o 这样的强大模型也会表现失常？

文章深入介绍了 LLaDA(Large Language Diffusion with mAsking) 这一创新模型的工作原理、训练过程与性能表现。与传统自回归模型不同，LLaDA 借鉴了计算机视觉领域的扩散模型思想，通过逐步去除掩码来生成文本，而非从左到右逐个生成 token。

性能测试显示，8B 参数的 LLaDA 基础模型明显优于同等规模的 LLaMA 2，并与 LLaMA 3 表现相当。更令人惊喜的是，LLaDA 在逆向推理任务中表现出色，有效解决了自回归模型在“逆向诅咒”上的局限性，甚至在诗歌逆向补全任务中超越了 GPT-4o 和 Qwen 2.5。

作者 | AI Papers Academy

编译 | 岳扬

在这篇文章，我们将对《Large Language Diffusion Models》这篇论文进行解析，介绍首个基于扩散模型的 LLM，该模型可与强大的 LLM 相媲美。

Paper authors (Source[1])

01 引言

近年来，大语言模型（LLMs）变得极其强大，为通向通用人工智能（AGI）铺平了道路。这些模型本质上是自回归的，即根据给定的 token 序列预测下一个 token。我们可以把这个过程想象成它们在一个词一个词地生成回答内容，其中的每个新词都基于前面已有的词汇。事实证明，这种方法非常强大，让我们取得了今天的成就。

然而，这种方法也面临着一些挑战。例如，按顺序逐个生成 token 的计算成本很高。此外，固有的从左到右的建模方式限制了模型在逆向推理（reversal reasoning）任务中的有效性。 后文将提到一个案例 —— 逆向诗歌补全任务，即给定诗歌中的一句话，模型需要预测诗中这句话前一句的内容。无论如何，有一点值得探讨：自回归建模是否唯一可行的方式？

《Large Language Diffusion Models》对这一假设提出了挑战。正如 LLMs 是自然语言处理的基石一样，扩散模型则是计算机视觉领域的王者，是顶级文生图模型的核心技术。在本文中，我们将解读研究人员如何将扩散模型应用于语言建模领域。

02 什么是扩散模型？

让我们先快速回顾一下计算机视觉中的扩散模型，这将有助于我们理解本文的核心思想。

扩散模型逐步去除图像中的噪声（Cat images source[2]）

扩散模型以提示词作为输入，例如“一只猫坐在一台笔记本电脑上”。模型通过学习逐步去除图像中的噪声来生成清晰的图像。模型从最左侧所示的随机噪声图像开始，每一步都去除部分噪声。去噪过程是以输入提示词为条件的，因此最终生成的图像会匹配提示词内容。上图中的三个点（...）表示本例中我们跳过了一些中间步骤。最终我们得到一张清晰的猫图像，这就是扩散模型根据给定提示词生成的最终输出。

在训练过程中，为了学习如何去除噪声，我们会逐步向清晰图像添加噪声，这个过程称为扩散过程。该领域已取得一系列进展，但这不是本文的重点。

03 大型语言扩散模型的直观理解

LLaDA 逐步去除 token 序列中的掩码

本文介绍的模型名为 LLaDA，全称是 Large Language Diffusion with mAsking。我们从最左侧的 token 序列开始，其中黑色部分表示被掩码的 token。黄色的未掩码 token 代表提示词，黑色的被掩码 token 代表待生成的响应。请注意，这里的被掩码的 token 由特殊符号表示，不同于我们之前提到的图像中叠加的噪声。

我们逐步去除 token 序列中的掩码，蓝色代表已解除掩码的 token。最终，我们移除所有掩码，得到针对输入提示词的完整响应。在本例中，清晰的响应 token 序列对应文字为："从前，在一个小村庄里，住着一只聪明的老猫头鹰（Once upon a time, in a small village, there lived a wise old owl）"。

04 LLaDA 训练与推理过程概述

让我们来深入探讨大型语言扩散模型的更多细节。下图展示了该模型的两个训练阶段（预训练与监督式微调）以及推理过程。

LLaDA 训练过程与推理示意图（Source[1]）

4.1 LLaDA 训练阶段 1 —— 预训练阶段

我们从预训练阶段开始，如上图最左侧所示。

顶部是训练集中的一个样本序列。我们随机选择掩码比例 t（0 到 1 之间的值），随后独立地为每个 token 随机决定是否掩码，概率为 t。这一步会产生部分被掩码的 token 序列。该序列被输入模型的核心组件 —— mask predictor（这是一个基于 Transformer 的模型），该模型通过计算掩码 token 上的交叉熵损失，训练其还原被掩码的 token。预训练数据集规模为 2.3 万亿 token。

4.2 LLaDA 训练阶段 2 —— 监督式微调

第二个训练阶段是监督式微调，如上图中间部分所示。此阶段的目的是增强 LLaDA 遵循指令的能力。

顶部是包含提示词和响应的样本。我们希望训练模型根据提示词生成响应。与预训练类似，我们随机掩码样本中的部分 token，但此次仅掩码响应部分的 token，保留提示词完整。随后，我们将提示词和部分被掩码的响应输入 mask predictor，以恢复响应中被掩码的 token。此过程与预训练阶段非常相似，区别在于此过程仅掩码样本的响应部分。

训练过程的掩码比例（决定多少 token 被掩码）对每个样本都是随机的。这意味着在训练过程中，模型会接触到几乎未掩码的样本和高度掩码的样本。

在这一阶段，研究人员使用了 450 万样本训练 LLaDA。由于样本长度不一致，因此研究人员使用特殊的序列结束 tokens 填充样本。通过这种方式，模型就能在人类设置的固定长度的（artificial fixed-length）输入上进行训练，并能预测序列结束 tokens，从而终止生成过程。

4.3 推理阶段：LLaDA 如何生成文本

了解完 LLaDA 的训练方式后，接下来让我们回顾一下上图右侧所示的推理过程。

给定提示词后，会创建包含完整提示词和被完全掩码的响应的样本。然后通过称为逆向扩散过程（reverse diffusion process）的迭代流程，逐步解除响应部分的掩码。每次迭代开始时，我们会得到一个包含完整提示词和被部分掩码的响应的序列。将其输入 mask predictor 后，它会预测出所有被掩码的 token。然而，部分预测出的 token 会被重新掩码，因此响应仍保持部分掩码状态，直到最后一次迭代，我们才会获得完整响应。

4.4 推理期间的重新掩码策略

迭代次数是模型的超参数，需要在计算成本与生成质量间权衡（更多迭代次数可提升生成质量）。在每次迭代中，重新掩码的 token 数量基于总迭代次数。但如何决定哪些 token 需要重新掩码？研究者未采用随机方法，而是使用了两种更有效的策略：

1. 低置信度重新掩码（Low-confidence remasking）  —— 此方法中，预测置信度最低的 token 会被重新掩码。对于每个 token，mask predictor 都会从词表中选择概率最高的 token 作为预测结果。此处的最高概率代表 token 预测的置信度，反映模型对此 token 相较于其他选项的正确性确定程度。

2. 半自回归重新掩码（Semi-autoregressive remasking）  —— 响应长度可能因提示词而异。对于需要简短回答的提示词，大部分响应内容可能是序列结束标记。为避免生成过多高置信度的序列结束标记，会将待生成的响应划分为多个区块，并按从左到右顺序依次处理。在每个区块内部应用逆向扩散过程进行采样。

05 LLaDA Results

5.1 Benchmark Results

LLaDA 与 LLaMA 模型对比（Source[1]）

在上图中，我们对比了 8B 参数的 LLaDA 基础模型与规模相近的 LLaMA 3 和 LLaMA 2 在多项任务上的表现。使用红色标注的 LLaDA 明显优于使用蓝色标注的 LLaMA 2，并与使用紫色标注的 LLaMA 3 表现相当，甚至在部分任务上优于 LLaMA 3。

图中结果为各模型基础版本的测试结果。未在此图表展示的经过指令调优的模型性能对比中，LLaMA 3 更具优势。但需注意，指令调优版 LLaMA 3 在预训练阶段后既进行了监督式微调也进行了强化学习训练，而指令调优版 LLaDA 仅在预训练阶段后进行了监督式微调。

5.2 LLaDA 在不同规模下的性能扩展规律（LLaDA Scaling Trends）

LLaDA 在语言任务上的性能扩展规律（Source[1]）

论文中另一张有趣的图表展示了 LLaDA 在语言任务上的扩展能力。研究人员以不同训练计算资源（x 轴显示）训练了规模相近的 LLaDA 和自回归基线模型（autoregressive baselines）。每张子图代表不同任务，y 轴显示模型性能。LLaDA 展现出强大的扩展能力，与自回归基线模型竞争力相当。 在数学数据集 GSM8K 上，LLaDA 的扩展优势尤为显著；而在推理数据集 PIQA 上，LLaDA 稍落后于自回归模型，但随着浮点运算量（FLOPs）的增加，差距逐渐缩小。

5.3 打破「逆向诅咒」

诗歌补全任务上的模型性能对比（Source[1]）

上表展示了诗歌补全任务上的模型性能对比。该任务要求模型根据给定诗句生成下一句（正向任务）或前一句（逆向任务）。观察 GPT-4o 的表现，其在正向任务中的性能显著优于逆向任务，这是自回归训练固有的局限性。LLaDA 则在此取得突破，在正向和逆向任务中表现更均衡，并在逆向任务中超越 GPT-4o 和 Qwen 2.5。大型语言扩散模型在更大规模的模型训练中表现如何，让我们拭目以待！

06 结语：语言模型迎来新时代？

LLaDA 通过将扩散模型应用于文本生成任务，掀起了语言建模的范式转变。其双向推理能力与强大的扩展性，向传统的自回归模型发起了挑战。虽然该模型尚处探索初期，但这场技术跃迁或将定义 AI 发展的下一程，未来可期。

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本期互动内容 🍻

❓有人认为扩散模型对文本生成是‘杀鸡用牛刀’，你同意吗？为什么？

🔗文中链接🔗

[1]https://arxiv.org/abs/2502.09992

[2]https://developer.nvidia.com/blog/improving-diffusion-models-as-an-alternative-to-gans-part-1/

原文链接：

https://aipapersacademy.com/large-language-diffusion-models/